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基于微多普勒信号分离和SqueezeNet的人体身份识别
被引量：
3
1
作者
孙延鹏
贺韶枫
屈乐乐
《雷达科学与技术》
北大核心
2023年第5期511-516,525,共7页
针对基于雷达传感器的人体身份识别问题,本文提出一种基于微多普勒信号分离和SqueezeNet的人体身份识别方法。首先利用雷达对人体行走的步态进行探测并收集回波数据,回波数据经过预处理得到微多普勒时频谱图;其次用阈值法对时频谱图进...
针对基于雷达传感器的人体身份识别问题,本文提出一种基于微多普勒信号分离和SqueezeNet的人体身份识别方法。首先利用雷达对人体行走的步态进行探测并收集回波数据,回波数据经过预处理得到微多普勒时频谱图;其次用阈值法对时频谱图进行微多普勒信号分离从而得到四肢的时频谱图;最后将其输入到SqueezeNet网络,采用Softmax分类器来实现人体身份识别。实验结果表明,经过微多普勒信号分离后人体身份识别准确率提高5.25%,SqueezeNet网络与其他网络相比,在网络性能上具有准确率高、网络参数少、测试时间短等优势。
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关键词
调频连续波雷达
人体身份识别
微多普勒信号分离
短时傅里叶变换
SqueezeNet网络
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题名
基于微多普勒信号分离和SqueezeNet的人体身份识别
被引量：
3
1
作者
孙延鹏
贺韶枫
屈乐乐
机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
出处
《雷达科学与技术》
北大核心
2023年第5期511-516,525,共7页
文摘
针对基于雷达传感器的人体身份识别问题,本文提出一种基于微多普勒信号分离和SqueezeNet的人体身份识别方法。首先利用雷达对人体行走的步态进行探测并收集回波数据,回波数据经过预处理得到微多普勒时频谱图;其次用阈值法对时频谱图进行微多普勒信号分离从而得到四肢的时频谱图;最后将其输入到SqueezeNet网络,采用Softmax分类器来实现人体身份识别。实验结果表明,经过微多普勒信号分离后人体身份识别准确率提高5.25%,SqueezeNet网络与其他网络相比,在网络性能上具有准确率高、网络参数少、测试时间短等优势。
关键词
调频连续波雷达
人体身份识别
微多普勒信号分离
短时傅里叶变换
SqueezeNet网络
Keywords
frequency modulated continuous wave radar
human identity recognition
micro-Doppler signal sepa-ration
short-time Fourier transform
SqueezeNet network
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于微多普勒信号分离和SqueezeNet的人体身份识别
孙延鹏
贺韶枫
屈乐乐
《雷达科学与技术》
北大核心
2023
3
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